Python 实现基于 TextRank、TF-IDF、LSI 和 LDA 模型的关键词提取与相似度分析

由于该问题需要实现多个模型并计算它们的相似度，因此需要使用多个 Python 库和模块。下面是一个简单的实现过程，涉及到以下步骤：

1. 导入必要的库和模块
2. 读取文本数据并进行预处理
3. 实现 TextRank 算法并提取关键词
4. 实现 TF-IDF 算法并提取关键词
5. 实现 LSI 算法并提取关键词
6. 实现 LDA 算法并提取关键词
7. 计算不同模型提取到的关键词的相似度

下面是一个简单的 Python 实现代码，仅供参考：

# 导入必要的库和模块
import numpy as np
import pandas as pd
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
from summa import keywords

# 读取文本数据并进行预处理
data = pd.read_csv('data.csv')
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: x.lower())
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: word_tokenize(x))
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: [word for word in x if word.isalpha()])
stop_words = set(stopwords.words('english'))
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: [word for word in x if not word in stop_words])
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: [lemmatizer.lemmatize(word) for word in x])
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: ' '.join(x))

# 实现 TextRank 算法并提取关键词
testrank_keywords = keywords.keywords(data['text'], ratio=0.2).split('
')[:10]

# 实现 TF-IDF 算法并提取关键词
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(data['text'])
terms = vectorizer.get_feature_names()
svd = TruncatedSVD(n_components=50)
tfidf_matrix_svd = svd.fit_transform(tfidf_matrix)
tfidf_keywords = [terms[i] for i in np.argsort(svd.components_[0])[:-11:-1]]

# 实现 LSI 算法并提取关键词
lsi = TruncatedSVD(n_components=50)
lsi_matrix = lsi.fit_transform(tfidf_matrix)
lsi_keywords = [terms[i] for i in np.argsort(lsi.components_[0])[:-11:-1]]

# 实现 LDA 算法并提取关键词
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=5, random_state=0)
lda_matrix = lda.fit_transform(tfidf_matrix)
lda_keywords = [terms[i] for i in np.argsort(lda.components_[0])[:-11:-1]]

# 计算不同模型提取到的关键词的相似度
similarity_matrix = np.zeros((4, 4))
similarity_matrix[0][0] = 1
similarity_matrix[0][1] = len(set(testrank_keywords).intersection(set(tfidf_keywords)))/10
similarity_matrix[0][2] = len(set(testrank_keywords).intersection(set(lsi_keywords)))/10
similarity_matrix[0][3] = len(set(testrank_keywords).intersection(set(lda_keywords)))/10
similarity_matrix[1][0] = similarity_matrix[0][1]
similarity_matrix[1][1] = 1
similarity_matrix[1][2] = len(set(tfidf_keywords).intersection(set(lsi_keywords)))/10
similarity_matrix[1][3] = len(set(tfidf_keywords).intersection(set(lda_keywords)))/10
similarity_matrix[2][0] = similarity_matrix[0][2]
similarity_matrix[2][1] = similarity_matrix[1][2]
similarity_matrix[2][2] = 1
similarity_matrix[2][3] = len(set(lsi_keywords).intersection(set(lda_keywords)))/10
similarity_matrix[3][0] = similarity_matrix[0][3]
similarity_matrix[3][1] = similarity_matrix[1][3]
similarity_matrix[3][2] = similarity_matrix[2][3]
similarity_matrix[3][3] = 1

# 打印关键词和相似度矩阵
print('TextRank keywords:', testrank_keywords)
print('TF-IDF keywords:', tfidf_keywords)
print('LSI keywords:', lsi_keywords)
print('LDA keywords:', lda_keywords)
print('Similarity matrix:
', similarity_matrix)

需要注意的是，以上代码仅为一个简单的实现示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。同时，还需要注意不同模型提取到的关键词可能存在重叠，因此在计算相似度矩阵时需要进行去重操作。